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Editorial
Dilemas éticos del big data en asistencia sanitaria primaria
Ethical dilemma of big data in primary healthcare
J.D. Sánchez Lópeza,
Autor para correspondencia
josed.sanchez.sspa@juntadeandalucia.es

Autor para correspondencia.
, F. Luque Martínezb
a Facultativo Especialista de Área de Cirugía Oral y Maxilofacial, H.U. Virgen de las Nieves, Granada (España), Presidente del Comité Ético de Investigación de Granada (España), Responsable de Calidad asistencial del Servicio de Cirugía Maxilofcial, España
b Doctor en Farmacia, Responsable de Formación del H.U. Virgen de las Nieves de Granada (España), Vicepresidente del Comité Ético de Investigación de Granada, España
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as&#237; como de la digitalizaci&#243;n de los datos cl&#237;nicos&#46; A trav&#233;s del desarrollo de procedimientos de extracci&#243;n y empleo de macrodatos a gran escala&#44; ser&#225; posible desarrollar un an&#225;lisis matizado de la salud del paciente por medio de todos los datos cl&#237;nicos disponibles&#44; elaborando un enfoque m&#225;s completo de todas aquellas caracter&#237;sticas que influyen en el diagn&#243;stico y el tratamiento de las enfermedades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A diferencia de la Asistencia Hospitalaria&#44; la mencionada tecnolog&#237;a disrruptiva adquiere especial preponderancia en el control y seguimiento de pacientes con alteraciones cr&#243;nicas &#40;enfermedades respiratoria&#44; diabetes&#8230;&#41;&#44; en los que la Asistencia Primaria adquiere una marcada importancia en la detecci&#243;n y seguimiento de los mismos&#44; tal y como se pone de manifiesto en las numerosas asistencias de dichos pacientes en centros de Salud&#44; produciendo en numerosos casos el colapso de la misma si no se incorporan mecanismos de gesti&#243;n acorde con esta nueva tecnolog&#237;a&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este sentido&#44; hemos de citar la publicaci&#243;n pionera de Ginsberg et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#44; centrada en la localizaci&#243;n de registros de consultas de Google para detectar la prevalencia de la gripe en regiones espec&#237;ficas de Inglaterra con gran n&#250;mero de poblaci&#243;n&#46; Dicho informe marcar&#237;a un punto de inflexi&#243;n&#44; asistiendo en la actualidad a un progresivo incremento de estudios similares y desarrollo de nuevas aplicaciones tecnol&#243;gicas para el procesamiento de los &#171;<span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#187; en investigaci&#243;n traslacional&#44; como <span class="elsevierStyleItalic">hadoop</span> en secuenciaci&#243;n NGS &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Next Generation Sequencing</span>&#41;&#44; as&#237; como en la fenotificaci&#243;n de pacientes a trav&#233;s de informaci&#243;n extra&#237;da de los historiales m&#233;dicos&#46; Para proporcionar soporte a la gesti&#243;n de los mismos&#44; constituye una realidad actual la existencia de nuevos perfiles profesionales como los &#171;<span class="elsevierStyleItalic">data manager</span>&#187; especializados en datos de naturaleza biol&#243;gica&#44; y el empleo de nuevas herramientas de gesti&#243;n&#44; fundamentalmente algoritmos digitales&#44; para el procesamiento de la informaci&#243;n&#44; que sean capaces de la detecci&#243;n precoz de la enfermedad o situaciones de riesgo&#44; como ya sucede con la aplicaci&#243;n &#171;Google DeepMind&#187; en Inglaterra&#44; que se emplea a nivel ambulatorio en el diagn&#243;stico de la retinopat&#237;a en pacientes con diabetes&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ahora bien&#44; surge la siguiente interrogante&#58; &#191;Cu&#225;l es su procedencia&#63; Hemos de precisar que la adquisici&#243;n de dicho conocimiento no procede exclusivamente de los historiales m&#233;dicos electr&#243;nicos&#44; dispositivos de telemedicina o incluso de aplicaciones individualizadas &#40;p&#46; ej&#46;&#44; <span class="elsevierStyleItalic">wearables</span>&#41;&#44; como ser&#237;a de esperar al garantizar la autonom&#237;a del paciente en la gesti&#243;n de los mismos&#44; sino que los mismos se difunden en Internet de forma heterog&#233;nea a trav&#233;s de m&#250;ltiples canales&#44; a menudo informales&#44; sobre los que el paciente&#44; en ausencia de una reglamentaci&#243;n espec&#237;fica&#44; se encuentra indefenso en lo que concierne a su propia privacidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; En investigaci&#243;n sanitaria&#44; existe una clara jurisprudencia en relaci&#243;n al derecho a la privacidad de los datos personales&#44; expresados en la Ley 14&#47;2007 de Investigaci&#243;n Biom&#233;dica&#44; que hace referencia a la protecci&#243;n del sujeto no solamente en su seguridad individual&#44; sino en lo concerniente al tratamiento de las muestras biol&#243;gicas y en su derecho al anonimato de sus datos personales&#46; Este &#250;ltimo aspecto es recogido m&#225;s espec&#237;ficamente en la Ley Org&#225;nica 2&#47;2018 de Protecci&#243;n de Datos Personales y Garant&#237;a de los Derechos Digitales&#44; de tal forma que en una investigaci&#243;n que requiera el manejo de un gran n&#250;mero de datos&#44; existen dos posibilidades para preservar la identidad del paciente&#58; la anonimizaci&#243;n&#44; proceso por el cual se elimina de forma irreversible cualquier vinculaci&#243;n con su identidad&#44; y la codificaci&#243;n&#44; por el que los datos personales se identifican a trav&#233;s de un c&#243;digo &#40;&#171;<span class="elsevierStyleItalic">encriptaci&#243;n&#187;</span>&#41;&#44; de tal forma que si se respetan dichos principios&#44; se podr&#225;n realizar investigaciones sobre grupos poblacionales amplios sin necesidad de la obtenci&#243;n del preceptivo Consentimiento Informado de los mismos&#44; siempre y cuando pueda acreditarse la imposibilidad de recabar el mismo o que su adquisici&#243;n represente un trabajo tan desmesurado que pudiera llegar a paralizar el proceso de investigaci&#243;n</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El reto que se plantea en la gesti&#243;n de &#171;<span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#187; en su aplicaci&#243;n&#44; tanto en asistencia sanitaria como en investigaci&#243;n&#44; es asegurar&#44; por una parte&#44; la privacidad de los usuarios y&#44; por otra&#44; el respeto por el principio de autonom&#237;a de los mismos en cuanto a la cesi&#243;n de datos referentes a su estado de salud&#46; A tal fin&#44; los gestores de &#171;<span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#187; habr&#225;n de asegurar que los datos que emplean son an&#243;nimos&#44; esto es&#44; que no contienen el nombre de la persona que los gener&#243;&#44; y agregarse estad&#237;sticamente&#44; lo que implica que no suponen un grupo de datos concretos sino un conjunto global de informaci&#243;n&#44; de ah&#237; que sea imperativo el desarrollo de estrategias institucionales en el &#225;mbito de la investigaci&#243;n biosanitaria que preserve el mencionado derecho del paciente sin renunciar a la explotaci&#243;n masiva de la informaci&#243;n digital disponible de diversa procedencia&#44; como puedan ser el empleo de distintas aplicaciones inform&#225;ticas &#40;redes sociales&#44; <span class="elsevierStyleItalic">e-books</span>&#41;&#44; compras <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span>&#44; facturaci&#243;n de determinadas fuentes energ&#233;ticas&#44; etc&#46;&#44; que permitir&#237;an mejorar la precisi&#243;n en la estratificaci&#243;n por riesgo de la poblaci&#243;n&#46; Ejemplos relevantes de estas iniciativas se est&#225;n desarrollando actualmente en el Reino Unido a trav&#233;s de la iniciativa &#171;<span class="elsevierStyleItalic">care data</span>&#187; del National Health Service para la apertura del acceso a los registros cl&#237;nicos para fines de investigaci&#243;n&#44; o la estrategia &#171;<span class="elsevierStyleItalic">Big Data to Knowledge BD2K</span>&#187; de infraestructura de los <span class="elsevierStyleItalic">National Institutes of Health</span> en los Estados Unidos&#44; con la finalidad de evitar la adquisici&#243;n y posterior comercializaci&#243;n de dichos datos por empresas privadas con &#225;nimo de lucro&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez preservado el derecho a la privacidad del paciente&#44; este tipo de tecnolog&#237;as representar&#225;n un cambio trascendente no s&#243;lo en la calidad asistencial&#44; sino en la relaci&#243;n m&#233;dico-paciente al permitir realizar inferencias con medicina poblacional&#44; preventiva&#44; personalizaci&#243;n de la asistencia&#46;&#46;&#46; Partiendo de este modelo de referencia&#44; el an&#225;lisis y evaluaci&#243;n del &#171;<span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#187; permitir&#225; la creaci&#243;n de sistemas algor&#237;tmicos en salud que permitan la gesti&#243;n de toda la informaci&#243;n para poder predecir el estado de salud de los pacientes y sus necesidades&#44; constituyendo un apoyo en la pr&#225;ctica de los profesionales sanitarios&#44; de tal forma que el paciente acudir&#225; a la consulta con alg&#250;n tipo de dispositivo que incluir&#225; una base de datos coordinada en tiempo real con el historial cl&#237;nico&#44; y conectado con un sistema de c&#225;lculo logar&#237;tmico se generar&#225; respuestas individualizadas&#44; base de una medicina personalizada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p></span>"
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Información del artículo
ISSN: 11383593
Idioma original: Español
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